Processo de KDD para auxílio à reconfiguração de ambientes virtualizados

• Autor(a) principal: Winck, Ana Trindade
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
• Texto Completo: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5004
• topic: INFORMÁTICA; MINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA); DATA WAREHOUSE; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO

Xen é um paravirtualizador que permite a execução simultânea de diversas máquinas virtuais (VM), cada uma com seu próprio sistema operacional. O consumo dessas VMs se dá em diferentes níveis de recursos. Com o objetivo de melhorar a performance do Xen, é interessante verificar qual a melhor alocação de recursos para uma dada máquina Xen, quando várias VMs são executadas, e quais são os respectivos parâmetros. Para auxiliar a eventual reconfiguração de parâmetros, este trabalho propõe um processo completo de descoberta de conhecimento em banco de dados (processo de KDD) para capturar dados de desempenho das VMs, organizá-los em um modelo analítico e aplicar técnicas de mineração para sugerir novos parâmetros. Inicialmente são obtidos dados de desempenho de cada VM, onde a estratégia empregada é a execução de benchmarks sobre cada sistema operacional. Esses dados são armazenados em um data warehouse propriamente modelado para armazenar registros de captura de métricas de benchmarks. Os dados armazenados são convenientemente preparados para serem utilizados por algoritmos de mineração de dados. Os modelos preditivos gerados podem, então, ser enriquecidos com instruções em alto nível de reconfigurações. Tais modelos buscam sugerir, dada uma configuração vigente, qual o melhor conjunto de parâmetros de configuração para modificar o ambiente, e alcançar um ganho global de desempenho. O processo proposto foi implementado e testado com um conjunto significativo de execuções de benchmarks, o que mostrou a qualidade e abrangência da solução.